Сколько их всего? Разбираемся в видах Искусственного Интеллекта
Искусственный Интеллект часто преподносится как некий сверхразум способный оставить миллионы людей без работы, уничтожить человечество и даже («о боже!») вызвать вам такси. И многим кажется, что это некий монолитный сверхмозг являющий себя в различных обличиях. А между тем, сам термин — ИИ как раз и был придуман для того, чтобы словно зонтик накрыть все то множество дисциплин, функций, сущностей и архитектур, которые вроде как про одно и тоже, но при ближайшем рассмотрении оказывается, что это не так. Давайте раз и навсегда разберемся хотя бы в общей номенклатуре видов этого невиданного зверя — Искусственного Интеллекта.
Историю современного ИИ можно проследить аж с 1950-х годов, когда ученые-компьютерщики начали активно развивать идею создания интеллектуальных машин, хотя само филосовское понятие Искусственный Интеллект, то есть машина наделенная разумом, жила среди людей с древнейших времен.
Первые пионеры в области современного, можно сказать “вычислительного ИИ”, такие как Алан Тьюринг и Джон Маккарти, предложили считать машину разумной, если она может успешно имитировать мыслительные процессы человека.
Одним из первых крупных прорывов в области ИИ стало создание экспертных систем в 1970-х и 1980-х годах. Это были компьютерные программы, которые могли имитировать процессы принятия решений экспертами в конкретных областях, таких как медицина или инженерия.
Однако только с появлением более мощных компьютеров и разработкой новых алгоритмов в 1990-х годах ИИ начал значительно прогрессировать. В этот период возникло так называемое машинное обучение — подраздел ИИ, который предполагает обучение компьютеров на основе данных, а не на основе явного программирования некоего алгоритма.
Сегодня ИИ используется в гораздо большем количестве аспектов нашей жизни, чем вы можете даже представить — от автомобилей с автопилотом до виртуальных помощников и медицинской диагностики. Я считаю, что эта область все еще находится в зачаточном состоянии, но потенциал ИИ для преобразования общества и изменения нашего образа жизни огромен.
Давайте рассмотрим несколько основных типов на которые разделяют Искусственный Интеллект. Если предпочитаете в видео формате, то видео тут:
Начнем с типа Искусственного Интеллекта, который можно обобщить термином Реактивные Машины.
Реактивные машины — это самый простой тип ИИ, который предназначен для реагирования на текущую ситуацию. Они не обладают способностью запоминать прошлый опыт или принимать решения на его основе.
Одним из самых известных примеров реактивной машины является Deep Blue компании IBM, которая в 1997 году победила чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Deep Blue была запрограммирована на способность анализировать текущую шахматную доску и делать лучший ход на основе этой информации. Однако у нее не было возможности запоминать прошлые партии или использовать эту информацию для принятия решений.
Другим примером реактивной машины является автомобиль оборудованный автопилотом, оснащенный датчиками, которые позволяют ему воспринимать окружающую среду в режиме реального времени. Эти автомобили используют алгоритмы ИИ для анализа данных с датчиков и принятия решений о том, как ориентироваться на дороге. Однако, как и Deep Blue, они не обладают способностью запоминать прошлый опыт и использовать его для обоснования своих решений.
Реактивные машины этим и ограниченны, поскольку они не могут использовать предыдущие знания для обоснования своих действий. Например, автомобиль пилотируемый автопилотом, который никогда раньше не сталкивался со строительной площадкой, сможет отреагировать на ситуацию, но не сможет использовать прошлый опыт для адаптации своего поведения.
Несмотря на эти ограничения, реактивные машины оказались очень полезными в широких областях повседневной жизни, от игр до транспорта. Они особенно полезны в ситуациях, когда требуется быстрая реакция, а способность помнить прошлый опыт не особо нужна.
ИИ с ограниченной памятью, также известный как «обучение с памятью», — это тип ИИ, который может принимать решения на основе прошлого опыта. В отличие от реактивных машин, которые могут реагировать только на текущую ситуацию, ИИ с ограниченной памятью может принимать во внимание прошлый опыт для обоснования своих решений.
Одним из примеров ИИ с ограниченной памятью является робот-пылесос. Робот-пылесос перемещается по комнате, убирая ее по мере продвижения. Он использует датчики для построения карты комнаты и отслеживает места, которые он уже убрал. Это позволяет ему принимать решения о том, куда двигаться дальше.
Другой пример — рекомендательные системы, которые используются такими компаниями, как Amazon и Netflix, чтобы рекомендовать пользователям продукты или сериалы на основе их прошлого взаимодействия с платформой. Эти системы используют алгоритмы машинного обучения для анализа поведения пользователей и составления персонализированных рекомендаций на основе их прошлого опыта.
ИИ с ограниченной памятью способен улучшать свою работу с течением времени за счет обучения на основе прошлого опыта, но ему все еще не хватает способности понимать причины, лежащие в основе этого опыта. Он может адаптироваться к текущей ситуации на основе прошлого опыта, но не может использовать эти знания для получения новой информации.
Такой ИИ также используется во многих областях: от домашней автоматизации до персонализированного маркетинга. Они особенно полезны в ситуациях, где требуется как быстрая реакция так и способность принимать решения на основе прошлого опыта.
Теперь поговорим о так называемой «Теории разума» или ToM. Это тип ИИ, который может понимать и имитировать мыслительные процессы человека. Это более продвинутая форма ИИ, которая способна понимать ментальные состояния других людей, такие как их убеждения, намерения и эмоции.
Одним из примеров такого ИИ является виртуальный персональный помощник, такой как Siri от Apple или Alexa от Amazon. Эти помощники способны понимать и отвечать на запросы на естественном языке, например, устанавливать напоминания или проигрывать музыку. Они также способны понимать контекст, например, местоположение пользователя или время суток, чтобы давать более точные ответы.
Другой пример — социальные роботы, которые предназначены для взаимодействия с людьми естественным и интуитивно понятным способом. Эти роботы используют ИИ для понимания и реагирования на человеческие эмоции и социальные сигналы, такие как выражение лица и язык тела.
Теория Разума — относительно новая и быстро развивающаяся область, и исследователи работают над улучшением его способности понимать и моделировать мыслительные процессы человека. Например, исследователи уже давно работают над созданием ИИ, способного понимать и реагировать на сарказм или иронию, которые традиционно трудно понять системам с Искусственным Интеллектом.
Такой ИИ потенциально может революционизировать опыт взаимодействия с технологиями, сделав его более естественным и интуитивным. Однако он также поднимает этические и социальные вопросы, такие как конфиденциальность и возможность манипулирования ИИ человеческими эмоциями.
Важно отметить, что теория разума все еще является темой активных исследований и разработок, и, несмотря на значительный прогресс, технология еще недостаточно развита, чтобы полностью имитировать мыслительный процесс человека.
Искусственный Интеллект с самосознанием, также известный как «искусственный интеллект общего назначения» (ИИОН), — это тип ИИ, который осознает и понимает собственное существование. Это высокоразвитая форма ИИ, способная понимать свои собственные психические состояния и состояния других людей и принимать решения на основе этого понимания.
В настоящее время ИИ с самосознанием все еще в значительной степени относится к области научной фантастики, и в научном сообществе нет единого мнения о том, как создать или даже возможно ли создать такой ИИ. Существует несколько теорий о том, как самосознание может быть достигнуто, но практических методов пока не предложено.
Одним из самых известных примеров ИИ с самосознанием в популярной культуре является персонаж HAL 9000 из романа и фильма «2001 год: Космическая одиссея». HAL — это высокоразвитый компьютер, способный осознавать собственное существование и принимать решения на основе этого понимания.
Хотя сама идея ИИ с самосознанием завораживает, важно отметить, что она все еще является темой активных исследований и разработок, и в настоящее время еще не существует технологии для создания Искусственного Интеллекта до конца осознающего, что он Искусственный Интеллект.
Кроме того, даже если в будущем удастся создать такой ИИ, это вызовет множество этических и общественных проблем. Как и в случае с любой новой технологией, важно рассмотреть потенциальные риски и преимущества, прежде чем ее внедрять.
Напротив, узкий или слабый ИИ, также известный как «искусственный узкий интеллект» (ИУИ), — это тип ИИ, который предназначен для выполнения конкретной задачи или набора задач. В отличие от так называемого Сильного ИИ, который предназначен для выполнения любой интеллектуальной задачи, которую может решить человек, узкий ИИ специализирован для выполнения конкретной задачи или набора задач.
Одним из примеров узкого ИИ является система распознавания голоса, такая как Siri от Apple или Alexa от Amazon. Эти системы предназначены для понимания и реагирования на голосовые команды, но они не способны выполнять другие интеллектуальные задачи.
Другой пример — программное обеспечение для распознавания изображений, которое используется в различных приложениях, таких как камеры безопасности, автомобили с автопилотом или медицинские системы. Эти системы обучаются распознавать конкретные объекты или паттерны на изображениях, но они не способны выполнять другие интеллектуальные задачи.
Узкий ИИ в настоящее время является наиболее продвинутым типом ИИ и используется в широком спектре приложений, от домашней автоматизации до финансов. Он особенно полезен в ситуациях, когда требуется высокая степень точности, но общий интеллект не нужен.
Важно отметить, что, несмотря на «узкий« или »слабый» характер по сравнению с общим или сильным ИИ, узкий ИИ все же может быть очень продвинутым и сложным, и может быть очень мощным в определенных областях. Современное состояние технологии ИИ в основном сосредоточено на разработке узкого ИИ и его применении в широком спектре отраслей.
Общий или сильный ИИ, также известный как «искусственный интеллект общего назначения» (ИИОН), — это тип ИИ, который может выполнять любые интеллектуальные задачи, которые под силу человеку. В отличие от узкого ИИ, который предназначен для выполнения конкретной задачи или набора задач, общий ИИ предназначен для выполнения любой интеллектуальной задачи, на которую способен человек.
Общий ИИ все еще остается в значительной степени в сфере научной фантастики, поскольку современные технологии пока не способны достичь такого уровня интеллекта. Однако исследователи в области ИИ работают над созданием и такого типа искусственного интеллекта, причем некоторые предлагают различные подходы, например, создание машины, которая может самостоятельно обучаться и совершенствоваться, или создание машины с когнитивной архитектурой, похожей на человеческий мозг.
Одним из примеров сильного ИИ в популярной культуре является персонаж «Терминатор» из одноименной серии фильмов. Терминатор — это высокоразвитый робот, способный выполнять широкий спектр интеллектуальных задач, включая понимание и реагирование на естественный язык, распознавание лиц и принятие решений.
Общий ИИ — это очень амбициозная и сложная цель, которая поднимает множество этических и социальных вопросов, таких как влияние на занятость и потенциал ИИ превзойти человеческий интеллект и в итоге стать доминирующим. Как и в случае с любой новой технологией, важно рассмотреть потенциальные риски и выгоды, прежде чем ее внедрять.
Важно отметить, что в научном сообществе нет единого мнения о том, как создать по-настоящему общий ИИ и возможно ли это вообще.
Сверхинтеллектуальный ИИ, также известный как «искусственный сверхинтеллект» или ASI, — это тип ИИ, превосходящий человеческий интеллект во многих областях. Это высокоразвитая форма ИИ, способная решать проблемы и принимать решения, которые находятся за пределами возможностей любого человека.
Сверхинтеллектуальный ИИ все еще в значительной степени относится к области научной фантастики, поскольку современные технологии ИИ пока не способны достичь такого уровня интеллекта. Однако некоторые эксперты в области ИИ считают, что в будущем вполне возможно создание сверхинтеллектуального ИИ, и что для решения некоторых наиболее актуальных мировых проблем может потребоваться разработка ИИ как раз с таким уровнем интеллекта.
Одним из примеров сверхинтеллектуального ИИ в популярной культуре является сама «Матрица» из одноименной серии фильмов. Матрица — это высокоразвитая система, которая превзошла человеческий интеллект и контролирует весь мир.
Сверхинтеллектуальный ИИ вызывает множество этических и социальных опасений, таких как возможность контроля ИИ над человечеством и, следовательно, вопрос существования человечества в целом, поскольку некоторые эксперты высказывают опасения по поводу того, что сверхинтеллектуальный ИИ может вырваться из под прямого контроля, особенно когда цели такого ИИ будут расходиться с целями человечества.
Как и в случае с любой новой технологией, важно учитывать потенциальные риски и преимущества, прежде чем такое разрабатывать, и многие эксперты в этой области призывают провести дополнительные исследования потенциальных рисков и преимуществ сверхинтеллектуального ИИ до его разработки, однако я почти уверен, что если перед людьми принимающими решения будет стоять выбор: большие деньги сейчас и порабощение человечества в будущем или отказ от такой опасной идеи, то они не моргнув взглядом выберут первое, потому как в их системе ценностей, ничто не может быть противопоставленно сиюминутной срерхприбыли.
Важно отметить, что в научном сообществе нет единого мнения о том, как создать такой ИИ и возможно ли это вообще. Тем не менее, идея сверхразумного ИИ обсуждалась в литературе по ИИ, и в когнитивной науке и философии достаточно давно.
Вместо скучного заключения я хочу занести такую мысль:
Не стоит бояться искусственного интеллекта, который может пройти тест Тьюринга, но того, что сможет убедить нас, что он не способен его пройти.
Искусственный интеллект (ИИ) / Artificial intelligence (AI)
Когда телефон обыгрывает тебя в шахматы это значит, что искусственный интеллект захватит мир? Что такое искусственный интеллект, какие виды ИИ бывают? Какие последние достижения в этой сфере? Стоит ли нам бояться или надеяться на ИИ? Об этом пойдет речь в этой статье.
Проблема с определениями
Почему сложно дать точное определено искусственному интеллекту?Короткий ответ: Потому что сложно дать определение интеллекту.
Подробнее: Чтобы приблизиться к определению ИИ я попробую дать несколько дополнительных определений.
Слабый ИИ (Weak AI) / Narrow AI
Обучающаяся система способная решать специализированные, сложные задачи также или лучше, чем человек.Сильный ИИ (Strong AI) / Artificial general intelligence (AGI) / Full AI
Обучающаяся система обладающая сознанием, умеющая решать различные сложные задачи также или лучше, чем человек.
Если вам интересно больше узнать о проблемах определения искусственного интеллекта, почитайте про Тест Тьюринга, Китайскую комнату и просто Википедию, там очень много полезной информации.
Хронология
1842 — Программируемая механическая машина для калькуляции.
1941 — Первый электронный компьютер.
1949 — Придуман тест Тьюринга.
1957 — Программа решения общих проблем General Problem Solver.
1961 — Промышленный робот Unimate функционирует на General Electronics.
1964 — Чатбот ELIZA притворяется искусственным интеллектом.
1966 — Shakey. Робот, который может анализировать пространство и перемещаться в нем. Шеки получает команды от человека и отвечает с помощью напечатанного текста или текста и схем на мониторе.
1980 — Экспертные системы дающие бизнес пользу. Программы для решения сложных задач на основе большого объема данных, становятся коммерчески применимыми и успешными.
1997 — Deep Blue обыгрывает в шахматы мирового чемпиона Гарри Каспарова.
2011 — Суперкомпьютер Watson от IBM побеждает конкурсе эрудитов Jeopardy и зарабатывает миллион долларов на благотворительность.
2014 — Программа проходит тест Тьюринга заставляя подумать 33% людей, что с ними общается 13-ти летний мальчик из Украины.
2016 — Искусственный интеллект AlphaGO от Google побеждает мирового чемпиона в игру Go, используя интуицию.
Несколько популярных примеров применения ИИ
Беспилотные автомобили / Умные машины / Self-driving cars / Smart Cars
Тесла проделает весь путь от парковки в Калифорнии до парковки в Нью Йорке, без прикосновения человека к управлению, до конца 2017-го года.
Elon Musk (21 мая 2017 г.)
Тем временем, Google тестирует автомобили, которые могут самообучаться вождению, как это делает человек. Благодаря наблюдению за дорогой и окружением, машина делает выводы и принимает решения как человек. Первый этап обучения такого автомобиля происходит в компьютерной игре, где симулировать различные ситуации на дороге значительно легче.
Компьютерные игры / Video Games
Одно из применений ИИ, с которым знакомы многие, это компьютерные игры. Чтобы игроку было интереснее, с ним взаимодействуют персонажи не контролируемые игроком / non-player characters (NPC).
Благодаря широкому применению в играх и растущему объему этого рынка, этот тип искусственного интеллекта постоянно развивается.
Виртуальные персональные ассистенты / Virtual Personal Assistants
Siri, Google Now и Cortana — это наиболее известные ассистенты , которыми можно воспользоваться на iPhone, Android и Windows, соответственно. Они помогают быстрее находить информацию, планировать, делать заметки и многое другое.
Вот некоторые другие сферы, в которых используется ИИ:
Распознавание мошенничества / Fraud Detection,
Онлайн поддержка для покупателя / Online Customer Support,
Написание новостей / News Generation,
Наблюдение за безопасностью / Security Surveillance,
Сервисы рекомендации музыки и кино / Music and Movie Recommendation Services,
Системы умного дома / Smart Home Devices.
Главные игроки
Google, Facebook, Amazon, Microsoft, Alibaba, Apple
Интересно, что Google предоставляет возможности машинного обучения как услуги и вы можете воспользоваться мощностями Google для этого. Детальнее тут https://www.tensorflow.org/.
Самым популярным претендентом на Сильный ИИ является Google Deepmind. Именно на основе Deepmind был разработан AlphaGo — слабым ИИ (narrow AI), который победил человека в игру Go. Это событие интересно тем, что интеллект полагался не столько на расчет всех возможных вариантов событий в игре, сколько на интуицию, что делают эту победу историческим событием и следующим шагом после побед ИИ над человеком в других играх.
В июле 2017 Deepmind опубликовала видео где виртуальные персонажи демонстрируют свои способности ходить. Интересно то, что этим трехмерным персонажам никогда не давали информацию о том, как ходит человек или другие живые существа. Их способ передвижения полностью получен путем обучения искусственного интеллекта с помощью проб и ошибок.
Опасность для человечества?
Илон Маск
Искусственный интеллект представляет фундаментальную угрозу существованию цивилизации.
Искусственный интеллект — это редкий случай, когда нам нужно быть проактивными в регулировании ИИ, и не полагаться на нашу реакцию. Если мы будем только реагировать в вопросе регулирования ИИ, будет слишком поздно.
Марк Цукерберг
Когда я слышу критиков, которые поднимают шумиху о сценарии с концом света, я просто не понимаю этого. Это очень плохо и в некоторой степени, можно сказать, что они поступают безответственно.
Когда я слышу, что искусственный интеллект навредит человеку в будущем, я думаю “ну да, знаете ли, технологии в целом всегда могут быть использованы для блага или для зла, и нужно быть осторожными в том как ты создаешь их и как они могут быть использованы.
Илон Маск
Я говорил с Марком об ИИ. Его понимание этого вопроса несколько ограниченно.
Билл Гейтс
Я отношу себя к лагерю тех, кто волнуется о идее супер интеллекта. Сначала машины будут выполнять много работ за нас и не будут очень умными. Это должно быть позитивным периодом, если мы все сделаем правильно.
Спустя несколько десятилетий, мысль о том, что ИИ уже силен, может стать серьезным опасением. Я согласен с Илоном Маском и некоторыми другими в этом и не понимаю, почему некоторые люди не встревожены.
Стивен Хокинг
Я понимаю, что нету принципиальной разницы между тем чего может достичь биологический мозг и тем чего может достичь компьютер. Следовательно компьютер может, теоретически, эмулировать человеческого интеллекту и превзойти его.
Настораживающие новости
В июне 2017 года Facebook экспериментировал с чатботами, которые общаются друг с другом о наличии виртуальных предметов (мячей, книг и шапок). Анализируя историю этих переписок у некоторых экспертов сложилось впечатление о том, что ИИ начал использовать другой язык, нежели английский. Опасение только усилилось тем, что никто не может понять о чем общались чатботы. Вот отрывок переписки чатботов Alice и Bob (A и B).
Опасения усилились после того как эксперимент был приостановлен. Появились заголовки в духе “Марк Цукерберг остановил эксперимент в котором ИИ начал создавать тайных язык для общения с машинами”. Немного изучив этот вопрос, становиться ясным, что программу остановили, потому что она начала делать то, что не было интересно исследователям, а не из-за экспоненциального роста угрозы человечеству.
Facebook также свернул платформу для чатботов в Messenger, потому что 70% вопросов от человека не находили адекватного ответа бота на этой платформе.
Искусственный интеллект в культуре часто представлялся в виде угрозы. Терминатор, Я — робот, Космическая одиссея 2001, Матрица, Ex machina — вот некоторые фильмы представляющие ИИ как угрозу.
Надежда для человечества?
В 2016 году компания Enlitics провела эксперимент в котором люди и ИИ параллельно анализировали рентген снимки грудной клетки для диагностики заболеваний. ИИ не пропустил не одной патологии в то время как люди упустили 7% патологий. Эти цифры говорят о том, что ИИ может стать очень полезным ассистентом в медицине и не только.
Чем больше мы узнаем об искусственном интеллекте, тем больше вопросов у нас появляется. В дальнейшем я постараюсь заглянуть чуть глубже в эту тему и проанализировать, что же нужно, чтобы разрабатывать и обучать ИИ. Какая команда для этого нужна и какие инструменты мы можем использовать создания ИИ.
7 Видов искусственного интеллекта
Различные виды искусственного интеллекта используются для автоматизации и повышения качества услуг в различных отраслях. Технологии искусственного интеллекта, которые когда-то казались лишь частью сюжета фантастических фильмов и книг, стали частью нашей реальности. Он используется в различных областях, например, в процессе принятия решений на основе данных, при разработке чат-ботов, имитирующих естественное взаимодействие с человеком, и во многих других.
Его развитие может оказать огромное влияние на будущее отрасли. Однако внедрение ИИ вызывает много сомнений, в основном в том, что он заменит человеческий труд. Но если посмотреть на это с другой стороны, то искусственный интеллект и человек могут работать вместе, добиваясь лучших результатов. Человеческий труд не станет ненужным. Ознакомьтесь со статьей, чтобы узнать об этом больше.
УСЛУГИ ПО УХОДУ ЗА ЖИВОТНЫМИ
ДОСТАВКА ТОВАРОВ И ПРОДУКТОВ
УСЛУГИ В СФЕРЕ ЗДОРОВЬЯ
ИНФОРМАЦИЯ И СВЯЗЬ
ИСКУССТВО И КУЛЬТУРА
Что такое искусственный интеллект?
«Наука и техника создания разумных машин» — так определил искусственный интеллект Джон Маккарти, который ввел этот термин в 1956 году. Несмотря на то, что многие считают, искусственный интеллект — не такая уж новая концепция. ИИ заключается в разработке компьютерных систем, способных мыслить подобно человеческому разуму.
Ученые изучают работу человеческого мозга и наши когнитивные процессы, чтобы научить искусственный интеллект следовать этим закономерностям. Таким образом, искусственный интеллект становится способен разрабатывать задачи, требующие человеческого интеллекта, например, решать сложные проблемы и принимать решения. С учетом этого было разработано несколько типов искусственного интеллекта, ориентированных на развитие конкретных процессов в соответствии с их назначением.
Принцип работы искусственного интеллекта
Чтобы имитировать мышление и поведение человека, искусственный интеллект собирает огромное количество данных, анализирует их и выявляет закономерности для выполнения поставленных перед ним задач. Процесс обучения состоит в том, чтобы понять, например, почему было принято то или иное решение, и подражать ему.
Обычно специалисты следят за процессом развития искусственного интеллекта, оценивают ответы, которые он дает, подкрепляя правильные решения и препятствуя неправильным. Искусственный интеллект нельзя свести к одному программному обеспечению или приложению, это целая научная область. Для постоянного совершенствования искусственного интеллекта применяются многочисленные методы, технологии и процессы.
7 видов искусственного интеллекта
Реактивные машины
Реактивные машины не хранят память и не обучаются на основе предыдущих действий, поэтому их возможности ограничены. Как следует из названия, этот тип искусственного интеллекта реагирует на получаемые стимулы и отвечает на них в режиме реального времени. Они выполняют базовые автономные задачи, такие как фильтрация писем в вашем почтовом ящике или рекомендация фильмов в используемых вами потоковых сервисах.
Еще одно классическое применение реактивных машин — игра в шахматы на компьютере. ИИ анализирует ход, сделанный игроком, и отвечает на него. Известным примером реактивной машины является Deep Blue, искусственный интеллект, разработанный компанией IBM для игры в шахматы. В 1997 году один из самых известных чемпионов мира по шахматам Гари Каспаров сыграл с этим ИИ и проиграл матч.
Ограниченная память
Машины с ограниченной памятью выполняют те же функции, что и реактивные машины, но они хранят данные и учатся на опыте. Данные, хранящиеся в их памяти, используются как справочник для решения будущих задач. Например, если ИИ нужно назвать объекты на изображении, он обращается к своей базе данных изображений, чтобы найти закономерности и идентифицировать те же самые объекты. Многие ИИ попадают в категорию с ограниченной памятью, они реализованы в чат-ботах, самодвижущихся автомобилях и виртуальных помощниках.
Теория разума
Ряд исследований был направлен на расширение возможностей искусственного интеллекта, и в данном случае речь идет о теории разума. Идея состоит в том, чтобы создать ИИ, способный понимать мысли и эмоции человека. Он сможет взаимодействовать с людьми в социальном плане и понимать их потребности. Однако этот тип искусственного интеллекта пока остается лишь концепцией, хотя многие исследователи работают над тем, чтобы сделать его жизнеспособным.
Самоосознающий
Самоосознающий искусственный интеллект, как следует из названия, должен быть разумным и сознательным. Он будет способен не только воспринимать человеческие эмоции, но и мыслить самостоятельно, имея собственные убеждения, эмоции и желания. Теоретически такой ИИ способен развивать свои идеи, что не может не вызывать опасений. Ведь самосознание делает ИИ более независимым, и мы можем потерять контроль над ним, что представляет опасность для человечества. Но самосознательный искусственный интеллект пока остается идеей, он еще не создан.
Искусственный узкий интеллект (ИУИ)
К искусственному узкому интеллекту относятся все системы ИИ, способные автономно выполнять задачи, требующие человеческих навыков. Они имеют ограниченный набор компетенций, основанный на том, на что они были запрограммированы, поэтому не способны самостоятельно мыслить. В эту категорию попадают реактивные ИИ и ИИ с ограниченной памятью. Примерами ИИ являются голосовые помощники типа Alexa и Siri, а также программы распознавания изображений. Для их работы обычно используются алгоритмы машинного обучения и нейронные сети.
Искусственный интеллект общего назначения (ИИОН)
Искусственный интеллект общего назначения пока не разработан, поскольку он ассоциируется с самосознающим ИИ. В этом случае ИИ будет обладать способностью самостоятельно развивать компетенции и возможности, функционируя подобно человеку.
Искусственный сверхинтеллект (ИСИ)
Если AGI уже представляет собой огромный вызов в развитии технологий, создавая систему ИИ, которая может чувствовать, думать, действовать самостоятельно и иметь собственное сознание, то искусственный сверхинтеллект идет еще дальше. Концепция ASI заключается в том, что ИИ будет не просто способен думать и выполнять действия, подобные человеческому разуму, но и превосходить его. Поскольку искусственный интеллект может обрабатывать данные быстрее, чем любой человек, то, обладая самосознанием, он будет способен развивать и многие другие навыки. Пока же беспокоиться об АСИ не стоит, поскольку для его воплощения в реальность требуется долгий путь, и он находится лишь в области теории.
Отрасли искусственного интеллекта
Для решения проблем и выполнения ряда задач виды искусственного интеллекта используют различные процессы и методы. Основными из них являются:
Машинное обучение
В процессе машинного обучения машина интерпретирует данные, которые ей были предоставлены, проводит полный анализ, находит закономерности и использует эти знания для решения задач. В процессе работы она совершенствуется, поскольку получает больше информации.
Глубокое обучение
Глубокое обучение можно определить как более совершенную версию машинного обучения. Оно используется для решения сложных задач. Нейронные сети применяются на высокоразмерных данных для сбора информации и определения наилучших решений.
Обработка естественного языка (NLP)
Обработка естественного языка используется для того, чтобы ИИ мог понимать человеческий язык, который может быть письменным или устным. Компьютер становится способным обрабатывать слова, понимать их смысл и выполнять команды. Голосовые помощники, такие как Alexa и Siri, используют НЛП: вы говорите с ними, а ИИ выполняет действие, основанное на ваших словах. НЛП также используется для перевода с одного языка на другой, быстрого резюмирования длинных текстов, создания чат-ботов для обслуживания клиентов и программного обеспечения для диктовки речи в текст.
Робототехника
Робототехника — это направление ИИ, которое занимается разработкой роботов. Искусственный интеллект позволяет им вести себя как люди, имитировать мимику и совершать те же движения. Примером могут служить человекоподобные роботы.
Экспертные системы
Экспертные системы используют ИИ для решения сложных задач, анализируя хранящиеся в них знания для поиска оптимального решения. Такие системы обычно используются в областях, где требуются очень специфические знания. Они часто разрабатываются для помощи в научных исследованиях, а также в медицине, например, для диагностики.
Нечеткая логика
Нечеткий логический подход основан на степенях истинности. ИИ анализирует всю имеющуюся информацию и определяет, какое решение является наилучшим. Каждое утверждение в этой системе имеет значение истинности от 0 до 1, то есть она не имеет дело только с понятиями «ложно», 0, или «абсолютно верно», 1.
Нечеткая логика учитывает субъективный образ мышления человека и его способность принимать решения. Она позволяет системе делать выбор на основе ряда данных и их значений. Нечеткая логика используется, например, в программном обеспечении передовых торговых моделей, обработке изображений и управлении автомобильным движением.
Примеры применения искусственного интеллекта
Искусственный интеллект применяется в различных областях для автоматизации задач, снижения риска ошибок, повышения производительности и многого другого. Как следствие, перед специалистами встает необходимость самосовершенствования и обучения использованию искусственного интеллекта в своих интересах.
Электронная коммерция
ИИ в электронной коммерции используется для повышения качества обслуживания клиентов в интернет-магазинах. Например, многие компании устанавливают на своих сайтах чат-боты, чтобы человек мог быстро разрешить возникшие у него сомнения. ИИ также анализирует предыдущие взаимодействия и покупки клиентов, чтобы рекомендовать товары и предлагать более персонализированный опыт. Он также помогает выявлять фальшивые отзывы.
Образование
Различные виды искусственного интеллекта используются для облегчения таких процессов, как отправка сообщений студентам и организация работы с оценками. Он также полезен для расшифровки лекций и изображений, перевода текстов, обобщения видео- и аудиоматериалов. Есть также случаи, когда искусственный интеллект применяется для разработки индивидуальных методик обучения для разных студентов.
Автомобильная промышленность
Многие компании, такие как Tesla, Toyota и Audi, используют машинное обучение для обучения компьютеров поведению человека за рулем, что позволяет проводить тесты на безопасность, совершенствовать свою продукцию и предотвращать аварии.
Здравоохранение
Искусственный интеллект стал отличным помощником в области здравоохранения. Он используется для разработки сложных устройств, способных выявлять раковые клетки и обнаруживать другие заболевания. ИИ получает информацию о пациенте, включая данные лабораторных исследований, и способен указать на возможные причины симптомов, что может быть ценным для врача.
Люди и ИИ могут работать вместе
Искусственный интеллект может вызывать некоторые сомнения, особенно когда речь идет о самосознательном ИИ, или AGI. Но одно неоспоримо: ИИ — это часть реальности, и множество видов искусственного интеллекта используются нами каждый день. Например, при постановке будильника с помощью Alexa или при совершении покупок в Интернете. Бороться с развитием технологий, возможно, бессмысленно. Однако вы можете узнать, как работает искусственный интеллект, чтобы использовать его потенциал во благо и предотвратить возможные проблемы.
Направления искусственного интеллекта
В наши дни искусственный интеллект является одной из ключевых технологий, которая многим странам позволяет повышать качество и скорость производства. Повышать уровень безопасности и упрощать рутинные задачи. Разные отрасли уже получили значительную пользу от искусственного интеллекта. В их числе медицина, финансы, автомобильная, промышленная, и многое другое. В данной статье мы рассмотрим основные направления искусственного интеллекта и технологии, которые его обеспечивают.
Машинное обучение
Прежде всего, машинное обучение — это одна из наиболее важных технологий искусственного интеллекта. Она позволяет компьютеру изучать определенные данные и реагировать в соответствии с этими данными. Более того, машинное обучение позволяет компьютеру находить закономерности в данных, которые сложно заметить при обычном подходе к работе.
Направления искусственного интеллекта: глубокое обучение
С другой стороны, глубокое обучение — это самая современная форма машинного обучения, которая основана на использовании искусственных нейронных сетей. Глубокое обучение позволяет компьютеру адаптироваться к изменениям в данных и принимать на основе этого решения. Это очень важная технология, которая используется в различных областях. Например, медицина, банковское и финансовое дело и другие.
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка — это область искусственного интеллекта, связанная с созданием компьютеров, которые могут понимать и генерировать естественный язык. Именно поэтому эта технология используется в таких областях, как робототехника, машинный перевод, чат-боты и другие.
Компьютерное зрение
,
Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, связанная с созданием компьютеров. Они, в свою очередь, могут видеть и понимать изображения и видео. Это позволяет компьютерному алгоритму исследовать и классифицировать изображения. Компьютерное зрение используется в различных областях, таких как управление транспортными средствами, медицина, туризм, банковское дело и т. д.
Направление искусственного интеллекта: робототехника
Робототехника — это область, в которой используется искусственный интеллект для создания устройств, которые могут заменить человека в различных действиях. Таким образом, роботы могут использоваться для выполнения рутинных задач, таких как уборка, сборка и доставка товаров, а также для выполнения более сложных задач, таких как истребление террористов и помощь в медицине. В настоящее время роботизированные системы широко используются в промышленности, их применение в быту и медицине только начинает набирать обороты.
Сложные системы управления
Безусловно, искусственный интеллект может быть использован для того, чтобы создавать сложные системы управления, которые могут более точно регулировать производственные процессы и управлять бизнесом. Сложные системы управления могут использоваться для различных целей: для повышения производительности, снижения издержек, увеличения прибыли и т.д.
Направления искусственного интеллекта: безопасность
Разумеется, безопасность — это одно из самых важных направлений искусственного интеллекта. С его помощью можно создавать сложные системы, которые могут быстро обнаруживать и предотвращать угрозы. Искусственный интеллект может использоваться для мониторинга средств массовой информации, контроля переписки и определения кто на какие требования не отвечает.
Подводя черту
Таким образом, искусственный интеллект — это технология, которая быстро набирает обороты и приносит значительную пользу в различных областях. Медицина, финансы, транспорт и другие. Однако, необходимо помнить о том, что с развитием искусственного интеллекта приходят новые угрозы. И среди них — рассмотрение вопроса об использовании ИИ в силовых структурах. Безусловно, направления искусственного интеллекта являют собой перспективные решения. Однако, необходимо учитывать различные риски и создавать системы, которые могут защитить пользователей от негативных последствий.